投資必勝第一課——識人術
投資必勝第一課——識人術
2002.05.01 | 人物

做股票市場投資,最重要的是學習控制風險,每天看新聞報導或耳語消息來投資,絕對不是控制風險,而是人云亦云。任何一個想在市場上成為贏家的人,要有自己獨特的觀察,我自己有六個觀察指標,包括:公司經營團隊、產業地位,核心競爭優勢、未來的潛在機會、財務表現及股東結構,這些面向成為我走第一線報訪,輸少贏多的重要邏輯。
如果以權值來分,經營團隊佔50分,其他部分各佔10分,為什麼經營團隊這麼重要?因為公司是人所經營而來,所有數字都是人所創造。假使經營團隊這一個項目已經可以拿到50分,再去看財務結構等其他指標就會很安心,如果經營團隊只有20分,他的財務結構再好,你也會懷疑。
這一回,我先說如何觀察經營團隊、找出好的投資標的,往後將陸續分析其他幾個指標。
觀察一家公司的經營團隊,有三個面向要注意,分別是策略、願景及企業文化。這三者的差別在於:策略是隨時因應外在變動而做的調整;願景是一家公司所追求的目標,時間也許是3年或5年,是讓員工追尋的目標,而企業文化,是不容改變。像美國最近的安隆事件,是經營者無限制的擴張,追求貪婪,造成一個誇張的企業文化,也因為此,安隆很早就埋葬下他的失敗因子。
觀察經團隊這個指標,最要緊的還是經營者本身。他的重要性在哪裡?我們舉中外幾個例子來看。

**重新定位公司的價值

**1996年德州儀器前任總裁在歐洲旅行時,因心臟病病發過世,當時接任的新CEO才41歲,他一接任後隨即召開全球副總裁級以上的會議。在會議中,新CEO問與會的副總裁,客戶對德州儀器的定位是什麼?有人說德州儀器是半導體公司,也有人說是國防設備公司,還有人認為德州儀器是一家醫療設備廠商,經過討論,最後他把德州儀器定位成DSP(數位訊號處理)公司。
這位CEO為什麼有這個動作?因為德州儀器是一家掛牌公司,掛牌公司的市場價值檢定,就是市值營收比(股票價值×發行股數/營業收入)。前任CEO在位時,德州儀器市值營收比是1:1,新任CEO覺得這對德州儀器是under value(價值低估),所以他在全球會議後,賣掉國防設備部門、醫療設備部門,也幾乎賣掉半導體部門,全力發展DSP。
結果,在2000年市場非常booming時,把德州儀器的市值從1:1拉到14:1,即使現在美國店頭指數從5000點,跌到1800百點,德州儀器的市值營收比還有8:1,這代表著經營者帶頭建立願景,市場也願意認同。
回過頭來探討台灣的兩個例子,一個是反面,一個是正面。
先從反面來看,台灣有一家做主機板的公司,經營團隊大部分持有的股票都用質押方式持有,投資者投資以後,永遠不知道他會賺多少錢給你,只是聽經營者嘴巴講,投資者沒辦法在每個月或每一季瞭解這家公司的財務內容,這樣的CEO是殘缺的。

**相信正直、透明的經營者

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這樣的情形下,買他,不是投資他,而是在一個風險中追求利潤,你的風險自己沒辦法掌控,雖然他在營業收入方面創造收益,可是你不知道這是正直的心所創造出來的,還是一種作假的收益,沒辦法看的情況下時,這是負面的,不值得信任的。
而另外一家公司,經營者在掛牌後,把周刊專欄停掉,嚴格禁止自己曝光,集全部心力專注在公司經營,不但經營的項目透明,財務狀況也透明。
我再次強調:公司是一個人在經營的東西,所有數字都是人創造的,正直、透明的CEO所帶出來的企業文化不會差太多。這些CEO的共同特質是:他們都很專注於本業的經營,用核心能力去延伸價值,不會做跟他核心能力沒關係的多角化事業,自己的實力有多少就做多少。
為什麼我要到第一線去拜訪公司和這些CEO對談?因為財務報表、技術分析等每一個人都可以學習,只有跟CEO面對面對談,才可以深刻感受這個人。而我所謂的CEO並不是指被聘任的總經理,因為被聘任的人講得再多,都是人家用薪水來請你。我的邏輯只鎖在第一代創業家,我不相信財務數字,我比較相信人跟人相處的特質。
舉幾個我所觀察的小例子。
我曾經拜訪過一位CEO,短短30分鐘內他不斷接電話、批公文,這背後代表老闆授權不足,才會連30分鐘的空檔都撥不出來;我也遇過一位CEO在一小時的訪談內,不但可以談公司策略,也可以跟你談一些風雅,這告訴你這家公司制度很健全;我也曾拜訪一家公司,老闆手上擦著透明指甲油,這告訴你老闆有成就後,卻開始安逸,沒辦法延續原本刻苦耐勞的精神,開始講求形像維護,這在我觀察第一代創業家的邏輯裡,我會打折。

**從小地方觀察經營者的特質

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除了直接面對經營者外,閱讀公開說明書也是一個可以觀察到經營者特質的方法。
舉例來說,公開說明書裡面有載明經營者的學歷背景,如果一家公司的經營者只是小學畢業,可是團隊裡面沒有去補強學歷比較好的,可能要打點折扣。
公開說明書第一頁的左邊,有這家公司資本的形成過程說明,這也是判斷CEO特質的重要指標。當股本形成來自於現金增資,比例高達70%、80%,這告訴你這家公司一天到晚跟股東拿錢,另外一個是盈餘轉增資,比例如果高達95%,這代表著公司老闆創立過程,他一定是賺多少錢做幾分事情,完全不跟股東拿錢。
一個讓人佩服的CEO,就是華倫.巴菲特講得:「要正直、智慧、活力」,我前面提到的主機板公司老闆,他有活力也有智慧,但是不正直,造成這家公司在投資語言裡,充滿無限風險。所以投資人在看經營團隊時,應該首重經營者的正直與否,才能幫自己控制風險。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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